Разработка информационного и программного обеспечения обучающихся бортовых автоматизированных систем контроля самолетов серии АН

Abstract

Обучающиеся распознающие системы (ОРС), реализующие методы и идеи теории распознавания образов — новое поколение автоматизированных систем контроля и управления сложными динамическими объектами. Общим недостатком известных методов распознавания является отсутствие оптимизации процесса обучения по критерию функциональной эффективности (КФЭ). На решение этой проблемы ориентирован разработанный на кафедре автоматики Харьковского авиационного института метод функционально-статистических испытаний (МФСИ) — непараметрический детерминированно-статистический метод распознавания образов, основанный на гипотезе нечеткой компактности реализаций образа и позволяющий оптимизировать процесс обучения по информационному КФЭ ОРС.

Розпізнавальні системи, що навчаються (ОРС), реалізують методи та ідеї теорії розпізнавання образів — нове покоління автоматизованих систем контролю та управління складними динамічними об'єктами. Загальним недоліком відомих методів розпізнавання є оптимізації процесу навчання за критерієм функціональної ефективності (КФЕ). На вирішення цієї проблеми орієнтовано розроблений на кафедрі автоматики Харківського авіаційного інституту метод функціонально-статистичних випробувань (МФСВ) — непараметричний детерміновано-статистичний метод розпізнавання образів, що ґрунтується на гіпотезі нечіткої компактності реалізацій образу та дозволяє оптимізувати процес навчання за інформаційним КФЕ ОРС.